大家好，我是吾鳴。
前沿回顧
吾鳴之前給大家分享過浙江大學DeepSeek系列公開課第一季，第一季一共八講，內容介紹豐富，內容之廣，看完粉絲朋友直呼浙大良心。這八講公開課名稱分別是：
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第一期（上）：吳飛（浙江大學）DeepSeek：回望AI三大主義與加強通識教育
第一期（下）：Chatting or Acting？——DeepSeek的突破邊界與“浙大先生”的未來圖景（浙江大學 陳文智）
第二期（上）：孫凌云（浙江大學）DeepSeek：智能時代的全面到來和人機協作的新常態
第二期（下）：王則可（浙江大學）DeepSeek模型優勢：算力、成本角度解讀
第三期（上）：陳靜遠（浙江大學）語言解碼雙生花：人類經驗與AI算法的鏡像之旅
第三期（下）：吳超（浙江大學）走向數字社會：從Deepseek到群體智慧
第四期（上）：陳建海（浙江大學）DeepSeek的本地化部署與AI通識教育之未來
第四期（下）：朱朝陽（浙江大學）DeepSeek之火，可以燎原
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吾鳴給大家整理好了第一季的8講公開課，包含視頻和PDF，下載地址我放到了文末。
本期分享
吾鳴本次要給大家分享的是浙江大學公開課系列的第二季第一期的內容，即肖俊教授給我們大家分享的從大模型、到智能體、再到復雜AI應用系統的構建，并且以產業大腦作為演進的案例，給我們帶來這一期的分享。分享報告一共61頁PPT，完整版PPT+視頻吾鳴都打包好放在了文末。
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內容摘要
- 大模型發展與應用
介紹大模型的演進歷程，包括從早期基于規則的系統到現代生成式AI（如ChatGPT）的突破。重點討論了大模型在推理能力上的提升與挑戰，如幻覺問題、數學推理不足等，并提及OpenAI的o1/o3和DeepSeek-R1等模型在推理任務上的突破性進展。 - 推理模型與思維鏈（CoT）
闡述思維鏈（Chain of Thought）技術如何通過逐步分解問題提升模型推理能力，例如通過數學題或邏輯題演示模型如何生成詳細推理步驟。同時探討如何通過少量高質量數據（如LIMO方法）低成本訓練高性能推理模型。 - 智能體（AI Agent）理論與框架
定義智能體為大模型與工具、記憶的結合體，能夠自主執行任務（如調研報告生成）。分析智能體的核心組件（記憶、工具調用、多模態感知）及協作模式（如HuggingGPT中大模型規劃、小模型執行的協作框架），并展示實際應用案例（如郵件自動回復、產業調研）。 - 四鏈融合產業大腦案例
以產業大腦為例，說明如何通過“大模型+知識圖譜+智能體”構建復雜AI系統。詳細介紹產業網鏈大模型的訓練過程、數據資源（海量產業數據、知識圖譜）及核心功能（知識問答、報告生成）。列舉寧波、紹興等地的實際應用場景，如產業鏈治理、科技攻關決策、產業集群培育等。 - 總結與展望
強調大模型推理能力的進步、低成本專業模型的可行性、智能體的應用潛力，并提出“推理大模型+知識圖譜+智能體”可能成為未來AI系統的開發范式。最后總結人工智能對產業和社會發展的戰略意義。
精彩內容
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https://kdocs.cn/l/ci1DfElGCPoS
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：STM32F103時鐘樹初始化分析)
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